pythonjsonfield的簡單介紹

本文目錄一覽：

1、如何用python把protobuf轉化json
2、mysql對json取值路徑怎麼設置變量
3、初學Python照着寫了個爬蟲不知道錯誤在哪，怎麼改？
4、Python模塊的幾種類型簡介

如何用python把protobuf轉化json

直接利用python提供的json包，在django model的定義中增加一個方法toJSON，利用django model 能訪問 _meta.fields 得到相關屬性而得到，例子如下：

class Category(models.Model):

autoid = models.AutoField(primary_key=True)

email=models.CharField(max_length=150,blank=False)

comtype=models.CharField(max_length=20,blank=False)

catname=models.CharField(max_length=150,blank=False)

def __unicode__(self):

return ‘%s’ % (self.catname)

def toJSON(self):

import json

return json.dumps(dict([(attr, getattr(self, attr)) for attr in [f.name for f in self._meta.fields]]))

然後用django查出數據，並轉換成json，代碼如下：

row=models.Category.objects.get(autoid=23)

print row.toJSON()

mysql對json取值路徑怎麼設置變量

我們知道，JSON是一種輕量級的數據交互的格式，大部分NO SQL數據庫的存儲都用JSON。MySQL從5.7開始支持JSON格式的數據存儲，並且新增了很多JSON相關函數。MySQL 8.0 又帶來了一個新的把JSON轉換為TABLE的函數JSON_TABLE，實現了JSON到表的轉換。

舉例一

我們看下簡單的例子：

簡單定義一個兩級JSON 對象

mysql set @ytt='{“name”:[{“a”:”ytt”,”b”:”action”}, {“a”:”dble”,”b”:”shard”},{“a”:”mysql”,”b”:”oracle”}]}’;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

第一級：

mysql select json_keys(@ytt);+—————–+| json_keys(@ytt) |+—————–+| [“name”] |+—————–+1 row in set (0.00 sec)

第二級：

mysql select json_keys(@ytt,’$.name[0]’);+—————————–+| json_keys(@ytt,’$.name[0]’) |+—————————–+| [“a”, “b”] |+—————————–+1 row in set (0.00 sec)

我們使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 來轉換 @ytt。

mysql select * from json_table(@ytt,’$.name[*]’ columns (f1 varchar(10) path ‘$.a’, f2 varchar(10) path ‘$.b’)) as tt;

+——-+——–+

| f1 | f2 |

+——-+——–+

| ytt | action |

| dble | shard |

| mysql | oracle |

+——-+——–+

3 rows in set (0.00 sec)

舉例二

再來一個複雜點的例子，用的是EXPLAIN 的JSON結果集。

JSON 串 @json_str1。

set @json_str1 = ‘ { “query_block”: { “select_id”: 1, “cost_info”: { “query_cost”: “1.00” }, “table”: { “table_name”: “bigtable”, “access_type”: “const”, “possible_keys”: [ “id” ], “key”: “id”, “used_key_parts”: [ “id” ], “key_length”: “8”, “ref”: [ “const” ], “rows_examined_per_scan”: 1, “rows_produced_per_join”: 1, “filtered”: “100.00”, “cost_info”: { “read_cost”: “0.00”, “eval_cost”: “0.20”, “prefix_cost”: “0.00”, “data_read_per_join”: “176” }, “used_columns”: [ “id”, “log_time”, “str1”, “str2” ] } }}’;

第一級：

mysql select json_keys(@json_str1) as ‘first_object’;+—————–+| first_object |+—————–+| [“query_block”] |+—————–+1 row in set (0.00 sec)

第二級：

mysql select json_keys(@json_str1,’$.query_block’) as ‘second_object’;+————————————-+| second_object |+————————————-+| [“table”, “cost_info”, “select_id”] |+————————————-+1 row in set (0.00 sec)

第三級：

mysql select json_keys(@json_str1,’$.query_block.table’) as ‘third_object’\G*************************** 1. row ***************************third_object: [“key”,”ref”,”filtered”,”cost_info”,”key_length”,”table_name”,”access_type”,”used_columns”,”possible_keys”,”used_key_parts”,”rows_examined_per_scan”,”rows_produced_per_join”]1 row in set (0.01 sec)

第四級：

mysql select json_extract(@json_str1,’$.query_block.table.cost_info’) as ‘forth_object’\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {“eval_cost”:”0.20″,”read_cost”:”0.00″,”prefix_cost”:”0.00″,”data_read_per_join”:”176″}1 row in set (0.00 sec)

那我們把這個JSON 串轉換為表。

SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,

“$.query_block”

COLUMNS(

rowid FOR ORDINALITY,

NESTED PATH ‘$.table’

COLUMNS (

a1_1 varchar(100) PATH ‘$.key’,

a1_2 varchar(100) PATH ‘$.ref[0]’,

a1_3 varchar(100) PATH ‘$.filtered’,

nested path ‘$.cost_info’

columns (

a2_1 varchar(100) PATH ‘$.eval_cost’ ,

a2_2 varchar(100) PATH ‘$.read_cost’,

a2_3 varchar(100) PATH ‘$.prefix_cost’,

a2_4 varchar(100) PATH ‘$.data_read_per_join’

a3 varchar(100) PATH ‘$.key_length’,

a4 varchar(100) PATH ‘$.table_name’,

a5 varchar(100) PATH ‘$.access_type’,

a6 varchar(100) PATH ‘$.used_key_parts[0]’,

a7 varchar(100) PATH ‘$.rows_examined_per_scan’,

a8 varchar(100) PATH ‘$.rows_produced_per_join’,

a9 varchar(100) PATH ‘$.key’

NESTED PATH ‘$.cost_info’

columns (

b1_1 varchar(100) path ‘$.query_cost’

c INT path “$.select_id”

)

) AS tt;

+——-+——+——-+——–+——+——+——+——+——+———-+——-+——+——+——+——+——+——+

| rowid | a1_1 | a1_2 | a1_3 | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3 | a4 | a5 | a6 | a7 | a8 | a9 | b1_1 | c |

+——-+——+——-+——–+——+——+——+——+——+———-+——-+——+——+——+——+——+——+

| 1 | id | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176 | 8 | bigtable | const | id | 1 | 1 | id | NULL | 1 |

+——-+——+——-+——–+——+——+——+——+——+———-+——-+——+——+——+——+——+——+

2 rows in set (0.00 sec)

當然，JSON_table 函數還有其他的用法，我這裡不一一列舉了，詳細的參考手冊。

請點擊輸入圖片描述

初學Python照着寫了個爬蟲不知道錯誤在哪，怎麼改？

這是初學者經常犯的錯誤：

reply_info = json.loads(each.xpath(‘@data-field’)[0].replace(‘”‘,”))

reply_info這個數組有可能為0，所以要加個判斷，讓代碼在該數組為空時也能跑，如下：

field_01 = each.xpath(‘@data-field’)

if len(field_01) == 0:

continue

reply_info = json.loads(field_01[0].replace(‘”‘,”))

同理，下面獲取content和reply_time的數據時，也需要加入這個判斷，以後寫代碼也要養成這個習慣，加油~

Python模塊的幾種類型簡介

1、系統內置模塊

os模塊：os模塊包含普遍的操作系統功能

sys模塊：提供了一系列有關Python運行環境的變量和函數

random模塊：random模塊用於生成隨機數

time 模塊: 主要包含各種提供日期、時間功能的類和函數

datetime模塊：對time模塊的一個高級封裝

shutil模塊：是一種高層次的文件操作工具

logging模塊：將日誌打印到了標準輸出中

re模塊：可以直接調用來實現正則匹配

pymysql模塊：連接數據庫,並實現簡單的增刪改查

threading模塊：提供了更強大的多線程管理方案

queue模塊：實現了多生產者,多消費者的隊列

json模塊：用於字符串和數據類型間進行轉換json

2、開源(三方)模塊

Requests：最富盛名的http庫。每個Python程序員都應該有它。

Scrapy：從事爬蟲相關的工作，這個庫也是必不可少的。

NumPy：為Python提供了很多高級的數學方法。

matplotlib：一個繪製數據圖的庫。對於數據分析師非常有用。

Pygame：開發2D遊戲的時候可以用上。

Scapy：用Python寫的數據包探測和分析庫。

Django：開源Web開發框架，它鼓勵快速開發,並遵循MVC設計，開發周期短。

Py2exe：將python腳本轉換為windows上可以獨立運行的可執行程序。

BeautifulSoup：基於Python的HTML/XML解析器，簡單易用。

PyGtk：基於Python的GUI程序開發GTK+庫。

3、自定義模塊

自定義模塊是自己寫的模塊，對某段邏輯或某些函數進行封裝後供其他函數調用。

注意：自定義模塊的命名一定不能和系統內置的模塊重名了，否則將不能再導入系統的內置模塊了。

例如：自定義了一個sys.py模塊後，再想使用系統的sys模塊是不能使用的。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/238637.html

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Python模塊的幾種類型簡介

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